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Herramientas anpassbare Agentenrollen de alto rendimiento

Accede a soluciones anpassbare Agentenrollen que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

anpassbare Agentenrollen

  • LLM Coordination

    LLM Coordination es un marco de trabajo en Python que orquesta múltiples agentes basados en LLM mediante pipelines dinámicas de planificación, recuperación y ejecución.
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    ¿Qué es LLM Coordination?
    LLM Coordination es un marco enfocado en desarrolladores que orquesta interacciones entre múltiples modelos de lenguaje grande para resolver tareas complejas. Proporciona un componente de planificación que divide objetivos de alto nivel en sub-tareas, un módulo de recuperación que obtiene contexto de bases de conocimiento externas, y un motor de ejecución que asigna tareas a agentes LLM especializados. Los resultados se agregan con bucles de retroalimentación para refinar los resultados. Al abstraer la comunicación, la gestión del estado y la configuración del pipeline, permite la creación rápida de flujos de trabajo de IA multi-agente para aplicaciones como soporte al cliente automatizado, análisis de datos, generación de informes y raciocinio de múltiples pasos. Los usuarios pueden personalizar planificadores, definir roles de agentes e integrar sus propios modelos sin problemas.
    Características principales de LLM Coordination
    • Descomposición y planificación de tareas
    • Obtención de contexto aumentada por recuperación
    • Motor de ejecución multi-agente
    • Bucles de retroalimentación para refinamiento iterativo
    • Roles y pipelines configurables de agentes
    • Registro y monitoreo
    Pros y Contras de LLM Coordination

    Desventajas

    La precisión general en el razonamiento de coordinación, especialmente en la planificación conjunta, sigue siendo relativamente baja, lo que indica un margen significativo de mejora.
    Se centra principalmente en la investigación y el benchmarking en lugar de en un producto comercial o herramienta para usuarios finales.
    Información limitada sobre el modelo de precios o la disponibilidad más allá del código de investigación y los benchmarks.

    Ventajas

    Proporciona un benchmark novedoso específicamente para evaluar las habilidades de coordinación multiagente de los LLM.
    Introduce una Arquitectura Cognitiva plug-and-play para coordinación que facilita la integración de varios LLM.
    Demuestra un rendimiento fuerte de los LLM como GPT-4-turbo en tareas de coordinación comparado con métodos de aprendizaje por refuerzo.
    Permite un análisis detallado de habilidades clave de razonamiento como la Teoría de la Mente y la planificación conjunta dentro de la colaboración multiagente.
    Precios de LLM Coordination
    Cuenta con plan gratuitoNo
    Detalles de la prueba gratuita
    Modelo de precios
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturación
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://eric-ai-lab.github.io/llm_coordination/

  • Agent2Agent

    Agent2Agent es una plataforma de orquestación multi-agente que permite a los agentes de IA colaborar de manera eficiente en tareas complejas.
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    ¿Qué es Agent2Agent?
    Agent2Agent proporciona una interfaz web unificada y API para definir, configurar y orquestar equipos de agentes de IA. Cada agente puede asignarse a roles únicos como investigador, analista o summarizer, y los agentes se comunican a través de canales integrados para compartir datos y delegar subtareas. La plataforma soporta llamadas a funciones, almacenamiento de memoria e integraciones webhook para servicios externos. Los administradores pueden monitorear el progreso del flujo de trabajo, inspeccionar logs de agentes y ajustar parámetros dinámicamente para una ejecución escalable, paralelizada y automatización avanzada de flujos de trabajo.

  • Duet GPT

    Duet GPT es un marco de orquestación de múltiples agentes que permite a dos agentes GPT de OpenAI colaborar para resolver tareas complejas.
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    ¿Qué es Duet GPT?
    Duet GPT es un marco de código abierto basado en Python para orquestar conversaciones multi-agente entre dos modelos GPT. Usted define roles de agentes distintos, personalizados con indicaciones del sistema, y el marco gestiona automáticamente los turnos, el paso de mensajes y el historial de la conversación. Esta estructura cooperativa acelera la resolución de tareas complejas, permitiendo razonamiento comparativo, ciclos de crítica y refinamiento iterativo mediante intercambios de ida y vuelta. Su integración perfecta con la API de OpenAI, configuración sencilla y registro incorporado lo hacen ideal para investigación, prototipado y flujos de trabajo en producción en asistencia de programación, soporte en decisiones e ideación creativa. Los desarrolladores pueden ampliar las clases principales para integrar nuevos servicios LLM, ajustar la lógica del iterador y exportar transcripciones en formatos JSON o Markdown para análisis posterior.
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